Skip to content

barbagrigia/aiomoex

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

74 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Asyncio MOEX ISS API

https://travis-ci.org/WLM1ke/aiomoex.svg?branch=master https://api.codacy.com/project/badge/Coverage/363c10e1d85b404882326cf62b78f25c https://api.codacy.com/project/badge/Grade/363c10e1d85b404882326cf62b78f25c

Реализация на основе asyncio части запросов к MOEX Informational & Statistical Server.

Документация

https://wlm1ke.github.io/aiomoex/

Основные возможности

Реализовано несколько функций-запросов информации о торгуемых акциях и их исторических котировках, результаты которых напрямую конвертируются в pandas.DataFrame.

Работа функций базируется на универсальном клиенте, позволяющем осуществлять произвольные запросы к MOEX ISS, поэтому перечень доступных функций-запросов может быть легко расширен. При необходимости добавления функций воспользуйтесь Issues на GitHub с указанием ссылки на описание запроса:

Почему asyncio?

На многие запросы MOEX ISS выдает данные порциями по 100 элементов, и для получения всей информации требуются дополнительные обращения к серверу для загрузки данных не с начальной позиции. Например, для скачивания котировок всех акций во всех режимах может потребоваться несколько десятков тысяч обращений к серверу.

Результаты маленького тестирования загрузки исторических котировок в режиме TQBR для 35 и 277 (всех торгуемых) акций с помощью синхронных запросов:

Вид запросов 35 акций 277 акций
asyncio 12.6 сек 40.6 сек
Синхронные 210.4 сек 1436.9 сек
Ускорение 16.7 раз 35.4 раза

Начало работы

Установка

$ pip install aiomoex

Пример использования реализованных запросов

История котировок SNGSP в режиме TQBR:

import asyncio

import aiomoex
import pandas as pd


async def main():
    async with aiomoex.ISSClientSession():
        data = await aiomoex.get_board_history('SNGSP')
        df = pd.DataFrame(data)
        df.set_index('TRADEDATE', inplace=True)
        print(df.head(), '\n')
        print(df.tail(), '\n')
        df.info()


asyncio.run(main())
            CLOSE    VOLUME
TRADEDATE
2014-06-09  27.48  12674200
2014-06-10  27.55  14035900
2014-06-11  28.15  27208800
2014-06-16  28.27  68059900
2014-06-17  28.20  22101600

             CLOSE    VOLUME
TRADEDATE
2018-11-16  37.860   9660800
2018-11-19  37.315  28765600
2018-11-20  36.790  19853500
2018-11-21  36.930  14583000
2018-11-22  37.480   9656600

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 1125 entries, 2014-06-09 to 2018-11-22
Data columns (total 2 columns):
CLOSE     1125 non-null float64
VOLUME    1125 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(1)
memory usage: 26.4+ KB

Пример реализации запроса с помощью клиента

Перечень акций, торгующихся в режиме TQBR (описание запроса):

import asyncio

import aiomoex
import pandas as pd


async def main():
    request_url = ('https://iss.moex.com/iss/engines/stock/'
                   'markets/shares/boards/TQBR/securities.json')
    arguments = {'securities.columns': ('SECID,'
                                        'REGNUMBER,'
                                        'LOTSIZE,'
                                        'SHORTNAME')}
    iss = aiomoex.ISSClient(request_url, arguments)
    iss.start_session()
    data = await iss.get()
    df = pd.DataFrame(data['securities'])
    df.set_index('SECID', inplace=True)
    print(df.head(), '\n')
    print(df.tail(), '\n')
    df.info()
    await iss.close_session()


asyncio.run(main())
       LOTSIZE     REGNUMBER   SHORTNAME
SECID
ABRD        10  1-02-12500-A  АбрауДюрсо
AFKS       100  1-05-01669-A  Система ао
AFLT        10  1-01-00010-A    Аэрофлот
AGRO         1          None    AGRO-гдр
AKRN         1  1-03-00207-A       Акрон

       LOTSIZE     REGNUMBER  SHORTNAME
SECID
YRSBP      100  2-01-50099-A  ТНСэнЯр-п
ZILL         1  1-02-00036-A     ЗИЛ ао
ZMZN        10  1-01-00230-A     ЗМЗ-ао
ZMZNP      100  2-01-00230-A     ЗМЗ-ап
ZVEZ      1000  1-01-00169-D  ЗВЕЗДА ао

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 277 entries, ABRD to ZVEZ
Data columns (total 3 columns):
LOTSIZE      277 non-null int64
REGNUMBER    268 non-null object
SHORTNAME    277 non-null object
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 8.7+ KB

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Python 100.0%